function setPatterns(noCoef,noWords,nRep,fftLength, nofChannels)

%Fecha          14/11/08
%Syntax:        setPatterns(noCoef,nwords)


% Este script itera a través de los archivos de ondas de entrenamiento para cada 
% obtiene el feature vector para PALABRA y guarda las matrices obtenidas en un archivo .mat como el template de referencia.
% archivos en formato WAV. 32 bit floating.
% Mono.16KHz
%noCoef numero de coeficientes mel para representar la señal
%noWords palabras en el diccionario  
%noRep numero de repeticiones de la palabra para calcular las referencias
%fftLength longitud de la fft la cantidad de segmentos del filtro es
%fftLength / 2
%nofChannels es la cantidad del filtros en el banco.

%W = melfilter(16000, fftLength, nofChannels);       %Banco de filtros MEL. Queda guardado en un archivo .mat
%T = zeros(100,noCoef,nRep);s =0;
for	i = 9:noWords
    for j = 1:nRep
    
        q               = ['/home/paula/espich/TrainingData/Speaker/spkr_' num2str(i) '_' num2str(j) '.wav'];   %DIRECTORIO DONDE SE ENCUENTRA LA SECUENCIA DE ENTRENAMIENTO
        [speechIn]      = wavread(q);
        speech          = myVAD(speechIn);                                                   %Recorte de la señal de voz 
        %T(:,:,nRep)    = mfcc(noCoef,speechIn,FS,fftLength,W);                             %Los mfcc se computan aquí. Calcular la  matriz
        %T     = computeMelSpectrum(W,fftLength/2,speechIn)
        figure
        subplot(2,1,1); plot(speechIn);
        subplot(2,1,2); plot(speech)
    end
    %R = mean(T,3);
    %save(['PATTERN' num2str(i) '_' num2str(noCoef)], 'R')
end


    
